GLM大模型主要基于生成式对抗网络,具有强大的生成能力;而GPT大模型主要基于变换器,具有强大的语言理解能力。它们在训练方式、应用领域和优缺点等方面存在一定的区别。随着人工智能技术的不断发展,GLM大模型和GPT大模型将会在更多的领域得到应用,为人类社会带来更多的便利和创新。 发布于 2024-03-07 22:57・广西 人工智能 人
响应速度:ChatGLM在10GB显存设备即可部署,推理速度可达毫秒级,适合嵌入式设备和实时对话系统。ChatGPT在长文本生成和复杂指令分解上表现优秀,但推理速度可能稍逊于ChatGLM。 生成质量:ChatGPT生成内容长度可达3000字以上,支持复杂指令分解。而ChatGLM在长文本生成时可能出现逻辑断层,但其在中文语境下的生成质量通常更优。
关于ChatGLM 和 ChatGPT 技术区别,我觉得主要有如下三点不同: 模型架构: 从下图可以看到目前基于Transformer架构的模型主要有三大类:仅编码器架构(Encoder-only)、仅解码器架构(Decoder-only)、编码器-解码器架构(Encoder-Decoder)。 ChatGLM借助编码器-解码器架构思想,前半部分采用类似于Bert的双向注意力,后半部分...
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GPT和GLM的模型架构区别,GPT2论文LanguagemodelsareunsupervisedmultitasklearnersGPT2模型结构transformers库中的GPT2模型源码几部分分别为GPT2LMHeadModel类、GPT2Model类、Block类、MLP类与Attention类其中,一个Transformer的Block类中包含了Attention类与MLP类,而在G
ChatGPT和ChatGLM的区别 ChatGPT和ChatGLM都是基于神经网络的语言模型，它们可以自动学习并预测给定输入文本的下一个词或句子。它们的主要区别在于模型的结构和训练数据。ChatGPT采用了单向的Transformer模型，即从左到右进行预测，它使用的是英文数据集，例如WebText和BooksCorpus。它的输出结果通常非常流畅，因此在自然...
首先是模型的构建方式。ChatGLM采纳了编码器-解码器架构的理念，它的前半部分类似于Bert，采用了双向注意力机制，而后半部分则类似于GPT，运用了自回归架构进行预测。相较之下，ChatGPT则完全基于解码器架构。其次，两者在模型训练方法上也有所不同。ChatGLM主要依赖于基于Base模型的有监督微调（SFT）训练。而ChatGPT...
首先是模型架构的区别。当前,基于Transformer架构的模型可划分为三大类,包括仅编码器、仅解码器以及编码器-解码器结合型。ChatGLM融合了编码器与解码器的设计思路,其前半段采用与Bert相似的双向注意力机制,后半段则运用GPT式的自回归架构进行预测。相对而言,ChatGPT则采用了仅解码器的架构。
目前ChatGLM的模型参数量仅为62亿,相较于ChatGPT(无论是GPT3.5还是GPT4)上千亿级的参数量规模而言,显然存在不小差距。根据业界相关论文显示,在千亿级参数规模范围内,模型的参数规模直接决定了其能力上限。 因此,即便使用与训练ChatGPT相同的数据量对ChatGLM进行蒸馏训练,试图将ChatGPT作为导师,也难以完全达到ChatGPT...